基于安时积分法的电池SOC估算

徐尖峰，张颖，甄玉，曹久鹤



基于安时积分法的电池SOC估算

徐尖峰，张颖，甄玉，曹久鹤

（燕山大学，河北 秦皇岛 066000）

安时积分法是蓄电池荷电状态估算过程中常用的方法，但是，安时积分法不能估算初始荷电状态，难于准确测量库伦效率和电池可用容量变化的问题。基于此问题，文章结合传统的开路电压法和负载电压法，对安时积分法估算蓄电池SOC的不足进行补偿，解决了安时积分法的缺陷。能够实时估算电池的荷电状态，并对估算过程中的不足通过负载电压法进行修正。结果表明，这种算法能得到了比较精确的估算效果。

安时积分法；SOC状态估算；电池的荷电状态

前言

随着能源危机问题的出现，节能环保是未来汽车发展的主要方向，我国作为目前世界上最大的纯电动汽车生产国与消费市场，掌握电动汽车的核心技术刻不容缓。电池管理系统作为电动汽车电池，电机，电控三大技术的重要组成部分，肩负着实时监控和管理电池状态的重要任务。准确估算电池荷电状态（SOC），对电池能量高效管理和整车性能提升有着重要的作用[1]。电池的SOCs受到开路电压，充放电电流，温度，自放电，充放电次数等因素的影响，使得对其估算具有较大的困难[2]。本文主要研究了锂离子等效电路模型，并且开发出基于安时积分法，开路电压法和负载电压法相结合的锂离子电池SOC估算算法[3]。并经过了放电实验的验证，算法可行，估算精确。

1 电池SOC估算算法的构建

电池SOC是反应电池剩余电量的重要参数，人们通常将电池的SOC作为评估电池电量的重要标志。电池的荷电状态表示电池剩余容量占电池总容量的比值[3]。

1.1 安时积分法

安时积分法是估算电池SOC值是通过充放电过程中放电电流对时间的积分得出的电量变化值的方法。

式（1）中，K表示与温度和充放电效率因子有关的常数；I为充放电电流；QN为标准温度下的蓄电池容量；Kt表示与温度有关的修正系数，η表示充放电效率因子，可由Peukert方程结合测得的两组电池剩余电量与放电电流求得[4]。目前常用的温度补偿公式[5]为：

式（3）中，Ta为时的标准温度，T为环境实时温度。

1.2 开路电压法

由于电池当前的SOC状态和电池的开路电压具有较好的线性对照关系。在供电开关未打开时，通过采集到的电池组两端的开路电压通过查表获得电池组初始状态的SOC值[6]。供电开关闭合后，以此时测得的SOC值为基础，结合安时积分法估算得到的蓄电池容量变化量，实时估算随着充放的进程中电池的SOC变化。将初始状态电池SOC值表示为SOC0，实时SOC记作SOC。则

1.3 负载电压法

由于蓄电池内部电阻变化不大，基于开路电压法估算SOC的原理可以采用负载电压法估算在蓄电池充放电过程中的实时SOC1值。当蓄电池状态稳定且外部负荷不变时，蓄电池的SOC值与其负载电压呈线性关系。通过负载电压法测得的蓄电池实时SOC值对通过安时积分法和开路电压法估算的SOC值进行修正。减小由于积分误差导致的SOC值估算不准确的问题。由式(1)-(3)可得：

通过负载电压法测得的SOC1来校正式(5)求得的SOC，得到：

本文以以上三种估算方法为主，认为电池在充放电过程中电池状态稳定，估算电池的SOC值。在实验过程中，以12节并联的18650型锂电池为测试对象，使用线性度为1000mV/A的WCS2702电流传感器测量充放电过程中电流实时变化，通过国内某公司生产的BMU控制器实时监控12节蓄电池的单体电压和负载总电压，建立相应的控制算法，实时估算电池的SOC值。

2 SOC估算控制策略建模

进行SOC估算时，需要测量电池组的开路电压，负载电压，充放电电流，充放电时间和环境状态变化。基于安时SOC电池组荷电状态估算流程下图3所示。其中，WCS2702电流传感器的工作原理为：

其中，i为电流检测脚实际流过的电流，K为电流传感器线性度。当电流从正向流过时V=V/2+i×K，当电流从反方向流过时V=V/2-i×K，通过Stateflow逻辑判断算法中是执行充电逻辑算法还是放电逻辑算法。

2.1 SOC估算建模

图1 SOC估算状态模型

图2 SOC估算充放电模型

图3 SOC充放电状态估算流程

根据SOC的估算流程，利用Simulink搭建SOC状态估算模型，如下图1，2所示。其中，此时电池组是处于充电状态还是放电状态通过其中的Stateflow模块进行逻辑判断，由于所采用的电流传感器具有双向电流检测功能，经过运放跟随的模拟信号，将通过电流传感器的电流信号转化为传感器信号线的电压信号，通过信号电压给Stateflow模块一个触发信号，判断此时电池组处于何种工作状态。此后通过其后的Switch模块使控制策略执行不同的控制算法。然后结合开路电压法查表获得的电池组初始状态SOC值[7]实时估算充放电过程的电池组的荷电状态。但是由于使用安时积分法进行估算时有误差存在，且随着时间的推移安时积分法的累计误差不断地扩大，因此通过测得的电池组的负载电压对开路电压法和安时积分法测得的电池组SOC进行校正。提高估算精度，弥补安时积分法的不足。

2.2 仿真分析

假设电池组的工作温度为15℃，SOC放电时以0.5C的恒定电流下进行放电仿真，刚开始仿真时，电池组的开路电压为50.4V，及SOC状态为100%。进行充电仿真时，电池组的工作温度同样为15℃。SOC充电电流为1C的恒定电流进行充电仿真，SOC的初始状态为0%。其输出SOC状态曲线如图4所示。由图可知，模型充放电SOC曲线为线性的，这是由于环境状态设定为恒定状态，充放电电流均为恒流状态的原因，故本算法SOC估算算法是合理的。

图4 恒定电流下充放电仿真结果

3 基于安时积分法的SOC估算实验验证

为了验证所建立的SOC估算算法的准确性和实用性，搭建锂离子电池充放电实验平台进行控制算法的验证。整个试验台包括实验电池系统，电池测试系统和SOC估算系统。实验电池系统负责对电池组进行充放电操作，电池测试系统主要进行充放电过程中单体电池电压的采集和温度测量，开路电压测量和负载电压监控以及充放电过程中电池组内单体电压的均衡使能。SOC估算系统主要根据采集到的信号进行SOC估算，并将处理后的信号传回电池测试系统，控制充放电的进行。

电池开路电压的测量通过《PNGV电池实验手册》[6]中的HPPC实验获得。实验流程为：a.用恒流0.5C限压4.2V将蓄电池充满。b.用1C的电流放出10%DOD电量；c.静置1小时；d.重复以上步骤，在电流放出90%DOD处进行以下步骤；e.将电池放电到100%DOD；静置1h。开路电压是在不同SOC电池HPPC实验之间搁置时间末测量得到。

电池的开路电压与电池的放电电流，电池的工作温度和电池的容量有关。确定完电路模型后，将电池组充分静置，通过负载使电池组以0.5C的电流持续放电，放电5分钟后断开，每隔1s采集一次电池电压值，放电结束后静置一段时间观察电池端电压的变化情况。响应曲线如下图5所示。

图5 电池组SOC与开路电压曲线

充电过程中，在15℃通风环境下进行，先将蓄电池充分放电，然后搁置30分钟后以1C的恒电流充电到电池组容量的100%，测量充电时间，计算充电功率，关注总电压，单体电压和单体温度的变化情况。测量结果如下图6(a)所示。

图6 充电仿真与实验SOC图

放电过程也在15℃的通风条件下进行，先对各个电池单体进行充电，然后在电池组两端串联两个20Ω的电阻，使电池组进行放电过程，这放电期间，实时测量电池电压并估算电池组的SOC状态。对仿真实验结果和电池充放电实验结果进行比较，其曲线如图6(b)所示。

由实验分析可知，在充放电过程中，使用此种算法估算SOC其相对误差基本都在5%以内，因此，可用此种方法比较精确的估算电池组当前状态的SOC。

4 结论

本文基于安时积分原理，结合开路电压法和负载电压法，并综合考虑充放电效率和环境状态等因素的影响，使用三种方法综合来估算电池组实时的SOC状态。并搭建了电池组充放电状态SOC状态值的SOC估算模型，并且通过MATLAB仿真得到了充放电状态的SOC线性曲线，从而在理论上验证了算法的可行性。并且搭建了基于18650电池组的充放电实验平台，对搭建的控制算法进行了实验验证。实验结果表明，对电池组荷电状态的估算误差基本都在5%以内，满足估算要求。与传统的安时积分法估算电池组荷电状态相比，此种方法简单易行且提高了估算的精度，对于测量电池组的荷电状态具有一定的参考价值。

[1] 邓青,刘成武.电池管理系统关键技术SOC估算的研究[J].福建工程学院学报,2017,15(06):519-522+534.

[2] 邓晔,胡越黎,滕华强.锂电池开路电压的预估及SOC估算[J].仪表技术,2015(02):21-24.

[3] 邓涛,孙欢.锂离子电池新型SOC安时积分实时估算方法[J].重庆理工大学学报 (自然科学),2015,29(01):101-106.

[4] Xiaosong Hu, Fengchun Sun, Yuan Zou. Comparison be-tween two model-based algorithms for Li-ion battery SOC estimation in electric vehicles[J]. Simulation Modeling Practice and Theory, 2013 (34) :1-11.

[5] Oshitani M, Watada M, Kaorietal S D. Effect of Lantha-nide oxide additives on the high temperature charge ac-ceptance characteristics of pasted nickel electrodes[J]. Journal of the Electrochemical Society, 2001, 148 (1) :A67-A73.

[6] 李司光,张承宁.锂离子电池荷电状态预测方法研究[J].北京理工大学学报,2012( 2):2-4.

[7] 吴友宇,肖婷,雷冬波.电动汽车用动力镍氢电池SOC建模与仿真[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2008(01):55-58.

Lithium-Ion Battery SOC Estimation Based on Ahh-total Integration Method

Xu Jianfeng, Zhang Ying, Zhen Yu, Cao Jiuhe

( Yanshan University, Hebei Qinhuangdao 066000 )

The ampere-hour integration method is a commonly used method for estimating the state of charge of a battery. However, the ampho-hour integration method cannot estimate the initial state of charge, and it is difficult to accurately measure the coulombic efficiency and the change in available battery capacity. Based on this problem, this paper combines the traditional open-circuit voltage method and load voltage method to compensate for the lack of battery SOC estimated by the ampere-hour integration method, and solves the defect of the ampere-hour integration method. The state of charge of the battery can be estimated in real time, and the deficiency in the estimation process is corrected by the load voltage method. The results show that this algorithm can obtain more accurate estimation results.

Hourly integration method; SOC status estimation; Battery state of charge

A

1671-7988(2018)18-09-04

U469.72+2

A

1671-7988(2018)18-09-04

CLC NO.: U469.72+2

徐尖峰，硕士，就读于燕山大学。研究方向：读研期间，主要进行发动机控制策略方面的研究与进行发动机运行工况的台架实验标定。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.18.004